Kahte mõõtmiskomplekti võrdlemisel on tavaline küsimus, kas kasutada parameetrilist või mitteparameetrilist testimisprotseduuri. Kõige sagedamini võrreldakse simulatsiooni abil mitmeid parameetrilisi ja mitteparameetrilisi teste, nagu t-test, norma altest (parameetrilised testid), Wilcoxoni tasemed, van der Waldeni skoorid jne (mitteparameetrilised).
Parameetrilised testid eeldavad andmete aluseks olevat statistilist jaotust. Seetõttu peavad nende tulemuse usaldusväärsuse tagamiseks olema täidetud mitmed tegelikkuse tingimused. Mitteparameetrilised testid ei sõltu ühestki jaotusest. Seega saab neid rakendada ka siis, kui parameetrilise reaalsuse tingimused ei ole täidetud. Selles artiklis käsitleme parameetrilist meetodit, nimelt Studenti korrelatsioonikordajat.
Valimite parameetriline võrdlus (t-Student)
Meetodid klassifitseeritakse selle põhjal, mida me analüüsitavate ainete kohta teame. Põhiidee seisneb selles, et tõenäosusmudeli määratlemiseks on fikseeritud parameetrite kogum. Kõik Studenti koefitsiendi tüübid on parameetrilised meetodid.
Need on sageli need meetodid, mille analüüsimisel näeme, et subjekt on ligikaudu normaalne, seega peaksite enne kriteeriumi kasutamist kontrollima normaalsust. See tähendab, et tunnuste paigutus Studenti jaotustabelis (mõlemas proovis) ei tohiks oluliselt erineda tavalisest ja peaks vastama või ligikaudu ühtima määratud parameetriga. Normaaljaotuse jaoks on kaks mõõdikut: keskmine ja standardhälve.
Hüpoteeside kontrollimisel rakendatakse õpilase t-testi. See võimaldab teil katsealustele kohaldatavat eeldust testida. Selle testi kõige levinum kasutusala on testida, kas kahe valimi keskmised on võrdsed, kuid seda saab rakendada ka ühele proovile.
Tuleb lisada, et parameetrilise testi kasutamise eelis mitteparameetrilise testi asemel on see, et esimesel on statistiline võimsus suurem kui teisel. Teisisõnu, parameetriline test viib tõenäolisem alt nullhüpoteesi tagasilükkamiseni.
Ühe valimi t-õpilastestid
Ühe valimi Studenti jagatis on statistiline protseduur, mida kasutatakse selleks, et teha kindlaks, kas vaatluste valimit saab genereerida spetsiaalse keskmisega protsessiga. Oletame vaadeldava tunnuse Mх keskmine väärtus erineb A teatud teadaolevast väärtusest. See tähendab, et võime püstitada hüpoteesi H0 ja H1. Ühe valimi t-empiirilise valemi abil saame kontrollida, milline neist hüpoteesidest on õige.
Studentsi t-testi empiirilise väärtuse valem:
Õpilaste t-testid sõltumatute valimite jaoks
Sõltumatu Studenti jagatis on selle kasutamine, kui saadakse kaks eraldiseisvat sõltumatute ja võrdselt jaotatud valimite komplekti, üks mõlemast võrreldavast võrdlusest. Sõltumatu eelduse korral eeldatakse, et kahe valimi liikmed ei moodusta korreleeritud tunnusväärtuste paari. Näiteks oletame, et hindame meditsiinilise ravi mõju ja kaasame oma uuringusse 100 patsienti, seejärel määrame juhuslikult 50 patsienti ravirühma ja 50 kontrollrühma. Sel juhul on meil vastav alt kaks sõltumatut valimit, saame sõnastada statistilised hüpoteesid H0 ja H1ning testida neid antud valemite abil. meile.
Studentsi t-testi empiirilise väärtuse valemid:
Valemit 1 saab kasutada ligikaudsete arvutuste tegemiseks, kui proovide arv on lähedal, ja valemit 2 täpsete arvutuste tegemiseks, kui valimite arv erineb märgatav alt.
T-õpilase test sõltuvate valimite jaoks
Paaritud t-testid koosnevad tavaliselt samade ühikute paaridest võiüks ühikute rühm, mida testiti topelt ("uuesti mõõtmise" t-test). Kui meil on sõltuvad valimid või kaks andmeseeriat, mis on üksteisega positiivses korrelatsioonis, saame vastav alt sõnastada statistilised hüpoteesid H0 ja H1ja kontrollige neid meile antud valemi abil Studenti t-testi empiirilise väärtuse jaoks.
Näiteks testitakse isikuid enne ravi kõrge vererõhu suhtes ja testitakse uuesti pärast ravi vererõhku alandava ravimiga. Võrreldes samu patsientide skoori enne ja pärast ravi, kasutame neid tõhus alt enda kontrollina.
Seega võib nullhüpoteesi õige tagasilükkamine muutuda palju tõenäolisemaks, kusjuures statistiline võimsus suureneb lihts alt seetõttu, et juhuslikud variatsioonid patsientide vahel on nüüd kõrvaldatud. Pange tähele, et statistilise võimsuse suurenemine tuleneb hindamisest: vaja on rohkem teste, iga õppeainet tuleb kaks korda kontrollida.
Järeldus
Hüpoteesi testimise vorm, õpilase jagatis on vaid üks paljudest selleks otstarbeks kasutatavatest valikutest. Statistikud peaksid lisaks t-testile kasutama muid meetodeid, et uurida suurema valimi suurusega muutujaid.
